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神経科学：NEURDはコネクトミクスの自動校正と特徴抽出を提供する
Nature 640, 8058 doi: 10.1038/s41586-025-08660-5
今や、ナノメートル分解能で収集されたミリメートルスケールの体積を電子顕微鏡で観察できる時代になった。このような電子顕微鏡で観察可能な体積において細胞区画を高密度に再構築できるようになったのは、最近の機械学習の進歩によるものである。自動化セグメンテーション法による細胞の再構築は非常に正確だが、結合と分割にエラーのない大規模なコネクトームを生成するには、依然として事後の校正が必要である。これらの体積内のニューロンの精巧な3Dメッシュには、軸索と樹状突起の直径、形状、分枝パターンから樹状突起スパインの微細構造に至るまで、複数スケールの詳細な形態的な情報が含まれている。しかし、これらの特徴を抽出するには、既存のツールを組み合わせてカスタムワークフローを作るために、かなりの労力が必要となる場合がある。本論文で我々は、メッシュ操作用の既存のオープンソースソフトウエアを基に構築した、NEURD（Neural Decomposition）というソフトウエアパッケージを紹介する。NEURDはメッシュ表現したニューロンを、コンパクトで大規模に注釈付けされたグラフ表現に分解する。我々はこれらの特徴豊富なグラフを用いて、最先端の結合エラー自動校正、細胞分類、スパイン検出、軸索と樹状突起の近接性などの注釈といったさまざまなタスクを自動化した。これらの特徴は、神経の形態と接続性について多くの下流解析を可能にし、これらの大量で複雑なデータセットを神経科学研究に利用しやすくする。
